1. 安装

参考here下载对应语言的模型并安装bert的服务端和客户端包

2. 获取词语向量

首先，启动服务器，需要在启动命令中设置参数pooling_strategy=None,命令如下，

bert-serving-start -pooling_strategy NONE -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/

接着，实现获取词向量的代码：

bc = BertClient()
vec = bc.encode(['hey you', 'whats up?'])

vec  # [2, 25, 768]
vec[0]  # [1, 25, 768], sentence embeddings for `hey you`
vec[0][0]  # [1, 1, 768], word embedding for `[CLS]`
vec[0][1]  # [1, 1, 768], word embedding for `hey`
vec[0][2]  # [1, 1, 768], word embedding for `you`
vec[0][3]  # [1, 1, 768], word embedding for `[SEP]`
vec[0][4]  # [1, 1, 768], word embedding for padding symbol
vec[0][25]  # error, out of index!

但是这样对于中文来说可能存在一个问题，当我们的输入是

from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient()
text = ['我 是中国人', '我是 中国 人']
vec = bc.encode(text)

此时得到的vec中两个句子中的向量是一样的，通过在服务端增加show_tokens_to_clien参数，如下所示：

bert-serving-start -show_tokens_to_clien -max_seq_len 30 -pooling_strategy NONE -model_dir E:\Models\Bert\chinese_L-12_H-768_A-12

然后在客户端使用show_tokens，此时就可以看到服务端对于切词的处理：

from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient()
text = ['我 是中国人', '我是 中国 人']
texts2 = [s.split() for s in text]
vec = bc.encode(text, show_tokens=True)

每个句子的token输出，结果如下：

 [['[CLS]', '我', '是', '中', '国', '人', '[SEP]'],
  ['[CLS]', '我', '是', '中', '国', '人', '[SEP]']]

可以发现，bert对于中文句子的处理是按照单个字进行处理，并且在处理之前忽略了句子中的空格符号

因此，如果要自己进行处理，可以按照下面的思路，使用自己的tokenizer即可。

from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient()
text = ['我 是中国人', '我是 中国 人']
texts2 = [s.split() for s in text]
vec = bc.encode(text, is_tokenized=True)

此时得到的向量才是对应分词的词向量

3. 参数

3.1. 修改序列长度

在服务端命令中增加max_seq_len参数。

bert-serving-start -max_seq_len 30 -pooling_strategy NONE -model_dir E:\Models\Bert\chinese_L-12_H-768_A-12

3.2. 显示tokens

在服务端增加show_tokens_to_clien参数

bert-serving-start -show_tokens_to_clien  -model_dir E:\Models\Bert\chinese_L-12_H-768_A-12

在客户端增加show_tokens参数

from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient()
text = ['我 是中国人', '我是 中国 人']
texts2 = [s.split() for s in text]
vec = bc.encode(text, is_tokenized=True)

4. reference

• Bert
• Bert model chinese